Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Développeur Hadoop Cloudera : Préparation complète à la certification officielle

Maîtrisez les fondamentaux de l'écosystème Hadoop Cloudera. Apprenez à développer et gérer des applications Big Data. Préparez-vous efficacement à l'examen de certification Cloudera. Augmentez vos compétences en traitement de données massives pour les architectes développeurs.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser les fondamentaux de l'écosystème Hadoop Cloudera
Développer des applications Big Data distribuées
Gérer l'ingestion et les workflows de données
Préparer et réussir la certification Cloudera

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction à Hadoop et l'écosystème Big Data

  • —Définition et enjeux du Big Data
  • —Introduction à Apache Hadoop et ses composants
  • —Historique et évolution de Hadoop
  • —Concepts clés des systèmes distribués
  • —Présentation de Cloudera et son rôle dans l'écosystème Hadoop
02

HDFS (Hadoop Distributed File System) pour les développeurs

  • —Architecture de HDFS : NameNode, DataNode
  • —Opérations de base sur HDFS : lecture, écriture, suppression
  • —Réplication des données et tolérance aux pannes
  • —Commandes shell HDFS essentielles
  • —Utilisation de l'API Java pour interagir avec HDFS
03

YARN (Yet Another Resource Negotiator) et gestion des ressources

  • —Rôle de YARN dans la gestion des ressources
  • —Architecture de YARN : ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster
  • —Processus de soumission et d'exécution d'une application YARN
  • —Composants Worker : Conteneurs et Slots
  • —Configuration et monitoring de YARN
04

MapReduce : Principes et développement d'applications

  • —Comprendre le paradigme MapReduce
  • —Phases Map et Reduce : Mappers, Reducers, Combiners
  • —Déroulement d'un job MapReduce
  • —Écrire des programmes MapReduce en Java
  • —Optimisation des performances MapReduce
05

Apache Spark pour le traitement de données volumineux

  • —Introduction à Apache Spark et ses avantages
  • —Architecture de Spark : Driver, Executors, Cluster Manager
  • —Concepts de RDD (Resilient Distributed Datasets)
  • —Opérations de transformation et d'action sur les RDD
  • —Développement de premières applications Spark en Scala/Python
06

Interrogation de données avec Hive et Impala

  • —Introduction à Apache Hive : entrepôt de données sur Hadoop
  • —Architecture de Hive : Metastore, Driver, Execution Engine
  • —Écrire des requêtes HQL (Hive Query Language)
  • —Introduction à Apache Impala pour l'analytique temps réel
  • —Comparaison Hive vs Impala et cas d'usage
07

NoSQL sur Hadoop : Hbase et ZooKeeper

  • —Introduction aux bases de données NoSQL
  • —Apache HBase : base de données orientée colonnes sur HDFS
  • —Architecture de HBase : Regions, RegionServers
  • —Opérations CRUD sur HBase (lecture, écriture, mise à jour, suppression)
  • —Apache ZooKeeper : service de coordination distribué
08

Ingestion de données : Flume et Sqoop

  • —Introduction à l'ingestion de données Big Data
  • —Apache Flume : Collecte de logs et de streaming
  • —Architecture de Flume : Sources, Channels, Sinks
  • —Apache Sqoop : Transfert bidirectionnel RDBMS <-> Hadoop
  • —Utilisation de Sqoop pour importer/exporter des données structurées
09

Sécurité et gouvernance dans l'écosystème Cloudera

  • —Implémenter l'authentification Kerberos pour sécuriser l'accès aux clusters
  • —Configurer les règles de contrôle d'accès basées sur les rôles (RBAC) dans Ranger
  • —Surveiller les activités des utilisateurs avec Apache Atlas pour la gouvernance des données
  • —Chiffrer les données au repos et en transit pour assurer la confidentialité
  • —Évaluer les pratiques de sécurité et de conformité pour préparer l'audit des clusters
10

Déploiement et gestion des workflows avec Oozie

  • —Introduction à Apache Oozie : coordonnateur de workflow
  • —Types de workflows Oozie : actions, control flows
  • —Création et déploiement de jobs Oozie
  • —Planification et surveillance des workflows
  • —Intégration d'Oozie avec MapReduce, Spark, Hive
11

Écosystème Cloudera Manager et outils développeur

  • —Présentation de Cloudera Manager pour la gestion de cluster
  • —Utilisation de Hue (Hadoop User Experience)
  • —Debugging et troubleshooting des applications Hadoop
  • —Utilisation des logs pour l'analyse des problèmes
  • —Bonnes pratiques de développement pour Hadoop
12

Préparation à la certification Cloudera : Révision et Q&A

  • —Révision des concepts clés de MapReduce, Spark, HDFS, YARN
  • —Exercices pratiques et scénarios de développement
  • —Analyse des types de questions de l'examen de certification
  • —Stratégies de réussite pour l'examen Cloudera
  • —Session de questions-réponses et préparation finale
Le conseil de l'expert

Un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser les fondamentaux de l'écosystème Hadoop Cloudera. Ce savoir-faire est essentiel pour développer des applications Big Data distribuées et gérer efficacement l'ingestion et les workflows de données. En vous familiarisant avec des outils comme HDFS et MapReduce, vous serez en mesure de construire des solutions robustes et évolutives, nécessaires dans un contexte de données massives. Le principal défi auquel font face de nombreux apprenants dans ce domaine est la complexité des environnements Big Data et la multitude d'outils disponibles. Beaucoup ont du mal à intégrer les concepts théoriques avec les applications pratiques. Ce programme répond à cette problématique en offrant une approche structurée et progressive, permettant aux participants de s'approprier les concepts tout en les appliquant à des cas concrets, ce qui favorise une meilleure compréhension et rétention des connaissances. Ce qui distingue cette formation des autres options sur le marché est son accent sur la préparation à la certification Cloudera. Non seulement vous apprendrez à développer des applications performantes, mais vous serez également guidé dans les étapes nécessaires pour réussir la certification officielle, un atout reconnu dans le secteur. Cette double approche vous permettra d'acquérir des compétences pratiques tout en validant votre expertise par une certification de référence. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement lors des sessions pratiques et de prendre des notes sur les concepts qui vous semblent les plus difficiles. N'hésitez pas à poser des questions et à participer aux discussions, car l'échange avec les formateurs et vos pairs est crucial pour enrichir votre compréhension. Gardez à l'esprit que chaque effort que vous fournirez pendant cette formation vous rapprochera de vos objectifs professionnels et de la certification tant convoitée.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Certification Cloudera garantie

Préparez-vous à la certification officielle Cloudera avec des modules ciblés, augmentant vos chances de réussite grâce à une formation pratique et complète.

💻

Maîtrise de Hadoop et Spark

Acquérez des compétences pratiques sur Hadoop et Apache Spark, deux technologies essentielles pour le traitement de données massives.

🔄

Gestion des workflows de données

Apprenez à gérer l'ingestion et les workflows de données avec YARN, optimisant ainsi la performance de vos applications Big Data.

📊

Interrogation de données avancée

Développez vos compétences en interrogation de données grâce à Hive et Impala, des outils clés pour l'analyse de données volumineuses.

🛠️

Approche pratique et immersive

Profitez d'une approche pédagogique axée sur des cas concrets et des exercices pratiques qui renforcent votre compréhension de l'écosystème Hadoop.

📈

Accès à des experts du secteur

Formez-vous avec des formateurs expérimentés en Big Data, bénéficiant de retours d'expérience réels et de conseils personnalisés tout au long de la formation.

Compétences acquises

Maîtriser l'écosystème Hadoop Cloudera

Comprendre et utiliser les composants fondamentaux de l'écosystème Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce, Spark) dans un environnement Cloudera, pour le stockage et le traitement distribué de données massives.

Développer des applications Big Data distribuées

Concevoir, développer et optimiser des programmes pour le traitement de données massives en utilisant les API Hadoop (MapReduce, HDFS) et Spark, ainsi que les outils d'interrogation comme Hive et Impala.

Gérer l'ingestion et les workflows de données

Mettre en place des mécanismes d'ingestion de données (Flume, Sqoop) et orchestrer des workflows complexes (Oozie) pour automatiser les pipelines de traitement Big Data, tout en assurant la sécurité des données.

Préparer et réussir la certification Cloudera

Appliquer les connaissances acquises pour résoudre des problèmes concrets de développement Big Data et se préparer efficacement à l'examen de certification Cloudera en maîtrisant les concepts techniques clés.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs Big Data Architectes Logiciels Chefs de projet technique Professionnels IT en reconversion

Prérequis

Aucun prérequis spécifique. Cependant, une connaissance de base en programmation et en gestion de données est recommandée.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des exercices et des projets pratiques Examens théoriques et pratiques Feedback régulier de la part des formateurs

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Après avoir suivi la formation, un participant a développé une application Big Data qui a amélioré le traitement des données pour son entreprise. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre participant a réussi à configurer un cluster Hadoop, optimisant ainsi la gestion des ressources pour des projets futurs. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Expérience en programmation (Java, Python ou Scala un plus). Connaissances de base de Linux. Compréhension des concepts de base de données.

Demandez un devis pour la formation Développeur Hadoop Cloudera : Préparation complète à la certification officielle

Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.

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